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题名基于改进YOLOv8算法的草莓采摘目标检测算法
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作者
赵艳芹
崔翊超
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机构
黑龙江科技大学计算机与信息工程学院
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出处
《高师理科学刊》
2024年第10期46-51,共6页
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基金
黑龙江省省属高等学校基本科研业务项目费项目(2022-KYYWF-0565)。
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文摘
针对农业领域中草莓采摘机器人在复杂环境下识别草莓果实准确率不高的问题,提出了一种基于改进后的YOLOv8算法的解决方案,该方法能够实现对草莓果实的精确、快速识别.首先,使用Mosaic数据增强算法进行目标检测数据预处理,该方法显著提高了模型的泛化能力,并帮助模型在复杂背景中更好地识别草莓;其次,引入了通道优先卷积注意力机制,该机制通过重点关注图像中的信息丰富通道,提高了对小目标草莓的检测能力,显著提升了特征提取的效率,使得模型能够更加集中地学习和提取与草莓识别相关的特征,从而提高了小目标检测的精度.通过一系列的实验验证,改进后的YOLOv8算法在草莓采摘目标检测中的表现显著优于原始YOLOv8算法,其平均精度均值达到89.35%,相较于原YOLOv8算法,平均精度均值提升了5.83%.综上所述,所提出方法在识别草莓果实时具有显著的优势,特别是在处理小目标和复杂背景方面.改进后的YOLOv8-ECPCA网络模型达到了可在草莓采摘机器人中应用的水平,可为采摘机器人在实际农业环境中的实时小目标检测提供强有力的支持.
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关键词
采摘机器人
YOLOv8算法
注意力机制
mosaic数据增强算法
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Keywords
picking robot
YOLOv8 algorithm
attention mechanism
mosaic data enhancement algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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